本書主要內(nèi)容有：抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、線性回歸模型，本書每章末附有習(xí)題，書后附有答案。本書根據(jù)研究生教學(xué)的特點(diǎn)精心選材，通過問題的引入、描述和分析闡明數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的基本思想及實(shí)際應(yīng)用。

本書共分為10部分，內(nèi)容包括排列組合、隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其概率分布、二維隨機(jī)變量及其概率分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本與統(tǒng)計(jì)量、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、Matlab在概率論統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用簡介。各章后選配了適量習(xí)題，并在書后附有習(xí)題答案。書末給出了泊松分布表、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表、χ2分布分位數(shù)表、t

本書主要內(nèi)容包括：概率論基礎(chǔ)知識、隨機(jī)過程的概念和基本類型、平穩(wěn)過程、Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機(jī)過程分析等。本書盡可能簡化了復(fù)雜的抽象證明和推導(dǎo)，重點(diǎn)講述Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機(jī)過程分析等內(nèi)容，并沒有介紹比較復(fù)雜的隨機(jī)過程入布朗運(yùn)動、鞅論等。

本書主要講述混合、正負(fù)相協(xié)、拓廣負(fù)相依、寬相依和負(fù)超可加相依等相依結(jié)構(gòu)下的不等式研究，特別是非參數(shù)和半?yún)��?shù)模型的統(tǒng)計(jì)理論和方法，如若干相依序列的定義和不等式、密度函數(shù)和分布函數(shù)估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性、非參數(shù)回歸函數(shù)小波估計(jì)的強(qiáng)相合和Berry-Esseen界、半?yún)��?shù)回歸模型小波估計(jì)的弱收斂速度和Berry-Essee

全書共分6章：基本概念、點(diǎn)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、區(qū)間估計(jì)、統(tǒng)計(jì)決策理論與Bayes分析、統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法，書中含有豐富的例子，著力說明統(tǒng)計(jì)思想和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用，書中還配置了足夠的習(xí)題，可使讀者得到各種基本訓(xùn)練。讀完本書即可進(jìn)入數(shù)理統(tǒng)計(jì)各分支的學(xué)習(xí)與研究。 《高等數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第三版）》可作為數(shù)學(xué)專業(yè)、統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生的教學(xué)用書和統(tǒng)計(jì)工作者的

時(shí)間序列在現(xiàn)代生活中無處不在，它也是數(shù)據(jù)分析的重要對象。本書介紹時(shí)間序列分析的實(shí)用技巧，展示如何結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法來分析各類時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并提供Python示例和R示例。本書共有17章，首先概覽時(shí)間序列分析的歷史，然后介紹數(shù)據(jù)的獲取、清洗、模擬和存儲，接著關(guān)注可用于時(shí)間序列分析的建模技術(shù)，最后探討時(shí)間序列

本書介紹近些年來關(guān)于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計(jì)推斷的一些研究新結(jié)果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計(jì)計(jì)算理論，使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預(yù)備知識。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率，主要是擊中分布的微分性質(zhì)、矩性質(zhì)及對稱函數(shù)性質(zhì)有關(guān)的約束方程，以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和

全書共八章,即隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)。每章均配有習(xí)題和單元測試,書后附有習(xí)題參考答案。

以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類，將Meta分析分為幾個(gè)大的專題，稱為篇；將每個(gè)大的專題再細(xì)分為章。每章先舉一個(gè)具體數(shù)據(jù)，接著介紹適用于數(shù)據(jù)Mate分析的模型，給出R軟件實(shí)現(xiàn)過程和結(jié)果解讀。以問題為導(dǎo)向，以數(shù)據(jù)為綱，以模型和方法為目，理論與實(shí)踐結(jié)合，重在實(shí)踐。以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類，將Mate分析分成幾個(gè)大的專題，稱為篇，然后每個(gè)大的專

本書共分10章，內(nèi)容主要包括：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征及其極限定理、樣本與統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析與回歸分析、SPSS軟件的使用。書中各章結(jié)合實(shí)際給出了大量例題、習(xí)題以及相關(guān)知識點(diǎn)的配套視頻，書中提供了用SPSS進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，書末配書有習(xí)題和練習(xí)